Revisión de aplicaciones LLM
Modelado de amenazas sobre prompts, contexto, recuperación, herramientas y tratamiento de salidas, con base en el catálogo OWASP para LLM.
Seguridad de IA y Shadow AI
La superficie de ataque de IA que su stack de seguridad no ve
LLM, copilotos, agentes, plugins y conectores abren rutas que los controles tradicionales no fueron diseñados para cubrir. Las mapeamos y las controlamos.
¿En qué se diferencia la seguridad de IA de la ciberseguridad tradicional?
La ciberseguridad tradicional protege sistemas, redes y datos frente a patrones de ataque conocidos. La seguridad de IA agrega los riesgos derivados del comportamiento del modelo: inyección de prompts y secuestro de instrucciones, envenenamiento de datos de entrenamiento y de recuperación, salida de datos sensibles a través de prompts, agencia excesiva en agentes autónomos, integraciones inseguras de herramientas y plugins, y respuestas erróneas pero convincentes. Los controles son distintos porque la superficie de ataque es el contexto y los permisos del modelo, no solo la infraestructura.
Focos de trabajo
Seguridad de IA agéntica
Alcance de permisos, autorización de herramientas, aprobación de acciones, aislamiento y registro para agentes autónomos y semiautónomos.
Control de fuga de datos
Evitar que datos confidenciales lleguen a herramientas públicas de IA, mediante política, gateways, DLP y monitorización con gobernanza.
Diseño de gateway de IA
Acceso centralizado a modelos aprobados con autenticación, registro, enmascaramiento, control de uso y visibilidad.
Preguntas frecuentes
¿Qué es la inyección de prompts?
Es un ataque en el que instrucciones incrustadas en el contenido que el modelo lee —un documento, una página web, un correo o la respuesta de una herramienta— anulan o subvierten las instrucciones dadas por la aplicación. Su gravedad aumenta cuando el modelo tiene acceso a herramientas, datos o acciones, porque la instrucción inyectada produce efectos reales y no solo texto indeseado.
¿Basta con bloquear las herramientas públicas de IA?
Bloquear sin alternativa empuja el uso a la clandestinidad. El patrón eficaz combina una vía autorizada —modelos aprobados a través de un gateway controlado, con reglas claras sobre qué datos pueden usarse— con visibilidad sobre el uso no autorizado y una aplicación técnica proporcional.
Evalúe su superficie de ataque de IA
Revisión técnica de sus aplicaciones LLM, agentes, integraciones y flujos de datos con IA.